抽样算法

作品数：107被引量：327H指数：10
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基于自适应嵌套抽样和贝叶斯理论的桥梁有限元模型修正
《西南交通大学学报》2025年第2期503-512,共10页徐希堃 洪彧 许靖业 周志达 蒲黔辉 文旭光 
广西科技计划(AA21077011);中央高校基本科研业务费专项资金(2682022CX003)。
在基于有限元模型的桥梁健康监测中,贝叶斯模型修正技术通常被用于量化有限元模型中重要参数的不确定性,以解决模型修正中由于测量误差、建模误差、计算误差等造成的非唯一解问题.为解决由于大量调用有限元模拟运算,导致修正效率低下的...
关键词：有限元模型 贝叶斯模型修正 不确定性量化 嵌套抽样算法 自适应算法 
逐步Ⅰ型混合截尾下逆Lomax分布竞争失效产品的统计分析
《现代信息科技》2025年第1期76-81,87,共7页韩荣 蔡静 何剑 何飞 
国家自然科学基金项目(11901134)。
在混合截尾样本数据下,对逆Lomax分布竞争失效产品的统计分析问题进行了研究。首先,基于逆Lomax分布竞争失效产品,利用极大似然理论,推导出未知参数的极大估计;并利用渐近似然理论确定未知参数的近似置信区间。其次,通过设定无信息先验...
关键词：竞争失效 逆Lomax分布 极大似然估计 贝叶斯估计 MH抽样算法 
回归系数变点估计的快速非迭代抽样算法被引量：1
《统计与决策》2017年第24期10-13,共4页杨丰凯 袁海静 
山东大学(威海)教学改革研究项目(B201623)
文章讨论了线性回归模型中回归系数变点位置估计的非迭代抽样算法。在贝叶斯框架下,分别采取无信息先验和共轭先验,利用逆贝叶斯公式,得到来自变点位置后验分布的独立同分布的样本,可直接用于变点位置的统计推断。避免了Gibbs抽样算法...
关键词：线性回归 系数变点 逆贝叶斯公式 GIBBS抽样 
稳健学生t回归模型的非迭代贝叶斯抽样算法
《统计与决策》2017年第9期19-22,共4页杨丰凯 袁海静 
与正态回归相比,学生t回归模型是一种对异常值较稳健的回归模型,通常用Gibbs抽样算法估计参数。而Gibbs抽样是一种迭代算法,所得样本不是独立样本,统计推断之前需判断其收敛性。文章探讨了一种基于逆贝叶斯公式的非迭代抽样算法,该算法...
关键词：t回归 EM算法 逆贝叶斯公式 混合表示 GIBBS抽样 
正态均值变点识别的非迭代抽样算法被引量：6
《统计与决策》2016年第8期16-19,共4页杨丰凯 袁海静 
文章提出了估计正态序列均值变点位置的非迭代抽样算法。利用逆贝叶斯公式,得到了变点位置的精确后验分布,通过对该离散分布抽取样本,得到变点位置的贝叶斯估计。模拟显示该算法能有效地估计变点位置,并且计算速度比迭代的Gibbs抽样算...
关键词：正态分布 均值变点 逆贝叶斯公式 GIBBS抽样 
非贵金属期货市场对白银期货市场的贝叶斯非线性效应研究被引量：1
《经济数学》2014年第4期1-7,共7页朱慧明 苗坤 彭成 游万海 庞跃华 
国家自然科学基金创新研究群体项目(71221001);国家自然科学基金项目(71171075;71031004);教育部博士点基金(20110161110025);湖南省自然科学基金项目(11JJ3090)项目;中国博士后科学基金项目(2013M540624)
选取2012年8月13日至2013年9月16日的各金属期货周收盘价构成的平衡面板数据,以黄金期货价格为转换变量,本文利用贝叶斯面板平滑转换模型探索非贵金属与白银期货可能存在的非线性关系.研究结果表明,铜、铝、螺纹钢市场与白银期货市场具...
关键词：非线性关系 面板平滑转换模型 MCMC 抽样算法 贝叶斯分析 白银期货 
基于贝叶斯面板平滑转换模型的区域资本流动性研究
《湖南大学学报（自然科学版）》2014年第4期113-117,共5页朱慧明 彭成 游万海 曾昭法 任英华 
国家自然科学基金资助项目(71221001;71031004;7171075);教育部博士点基金资助项目(20110161110025);湖南省自然科学基金资助项目(11JJ3090)
针对面板平滑转换模型参数不确定性风险问题,构建了区域资本流动性的贝叶斯面板平滑转换模型.通过模型的统计结构分析,选择参数先验分布,设计相应的MHGibbs混合抽样算法,据此估计模型参数,解决非线性OLS参数估计过程中遇到的算法难以收...
关键词：面板数据模型 仿真 贝叶斯分析 资本流动性 MH-Gibbs混合抽样算法 
基于M-H抽样算法的贝叶斯Probit分位回归模型研究被引量：3
《湖南大学学报（自然科学版）》2013年第2期98-102,共5页朱慧明 李荣 曾昭法 虞克明 
国家自然科学基金资助项目(71031004;71171075);国家自然科学基金创新研究群体项目(71221001);教育部创新团队项目(IRT0916);教育部博士点基金项目(20110161110025);湖南省自然科学基金资助项目(11JJ3090;09JJ7002)
针对Probit分位回归在参数随机化条件下的建模问题,提出基于Metropolis-Hastings算法的贝叶斯Probit分位回归模型.通过分析Probit分位回归模型结构,选择模型的先验分布,运用M-H算法进行参数估计.利用Monte Carlo仿真技术,得到不同分位...
关键词：仿真 PROBIT模型 贝叶斯方法 分位回归 离散选择 
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